Llama 4 Scout 概述

Llama 4 Scout 是 Meta 于 2025 年 4 月 5 日发布的原生多模态大语言模型。采用混合专家（MoE）架构，拥有 1090 亿总参数，每次推理激活 170 亿参数，共 16 个专家模块。模型支持 1000 万 Token 的超长上下文窗口，可同时处理最多 5 张输入图像。Scout 支持 12 种语言（阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、印尼语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语、塔加路语、泰语、越南语）。模型采用 Int4 量化后可在单张 NVIDIA H100 GPU 上高效运行，适用于多文档摘要、代码库推理、视觉理解等场景。

Llama 4 Scout 定价

套餐	价格	说明
API DeepInfra	输入 $0.08 / 输出 $0.30 每百万 Tokens	通过 DeepInfra 平台托管调用。支持 1000 万 Token 超长上下文窗口，提供极具竞争力的价格，适合大规模 AI 应用部署。
API OpenRouter	输入 $0.10 / 输出 $0.30 每百万 Tokens	通过 OpenRouter 平台调用 Llama 4 Scout，采用标准 Token 计费模式，方便快速接入多种 AI 应用。
API Groq	输入 $0.11 / 输出 $0.34 每百万 Tokens	通过 Groq 推理平台提供高速模型调用，最高约 446 tokens/s 推理速度，适合实时对话、低延迟 AI 应用。
自托管部署（开源权重）	免费（自备硬件）	提供 Meta Llama 4 社区许可证，可自行部署模型。采用 109B 参数 MoE 架构，其中 17B 参数为激活参数，适合企业私有化部署和定制开发。

Llama 4 Scout 主要功能

1. 原生多模态：原生支持文本与图像的联合理解与推理
2. 超长上下文：1000 万 Token 上下文窗口，可处理超大型文档或多轮对话
3. MoE 架构：16 个专家模块，1090 亿总参数，每次推理仅激活 170 亿参数，兼顾性能与效率
4. 多语言支持：覆盖 12 种语言，实现跨语言的一致性能
5. 高效部署：Int4 量化后可在单张 H100 GPU 上运行
6. 指令微调：针对多语言聊天、图像描述、图像理解等任务进行了优化

总结

1.开发者与研究人员：需要高性能开源模型但受限于 GPU 资源的个人或团队
2.企业用户：需要多文档摘要、代码库分析、多语言客服等应用的企业
3.RAG 系统开发者：需要处理海量知识库检索与处理的 RAG 管道开发者
4.AI 产品团队：需要快速原型验证与产品化部署的团队

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A编辑与审核 Aivoax最后核验 2026-08-06

Meta 模型对比

模型	上下文	定价	API	发布	全球热度
Llama 4 Scout	192K	免费增值	YES	2025-04	91/100
Muse Spark 1.2	1M	$1.250 / $4.250 per 1M	YES	2026-08	89/100
Muse Spark 1.2 Contributor	1M	$0.100 / $0.200 per 1M	YES	2026-08	—
Muse Spark 1.1	1M	$1.250 / $4.250 per 1M	YES	2026-07	88/100

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